

%% une ebauche de premier tp sur la tendance, saisonalite. Utiliser la
%% demo  stattsdemo.m (une des demos du toolbox statistics)

%%  importation des donnes R dans Matlab

fichier = '/Users/stephane/Enseignement/ifma/deaths.txt'
fid = fopen(fichier)
deaths = fscanf(fid, ['%d'])
fclose(fid)

fichier = '/Users/stephane/Enseignement/ifma/lh.txt'
fid = fopen(fichier)
lh = fscanf(fid, ['%f'])
fclose(fid)


%% Un exemple de serie avec saisonnalite

figure
subplot(2, 1, 1), hold('on'), grid('on')
plot(deaths)
title('Un exemple de serie avec saisonalite')
subplot(2, 1, 2), hold('on'), grid('on')
autocorr(deaths)
% on observe que la periode est de 12 environ. On l'observe egalement sur
% l'ACF

% On propose d'enlever la saisonalite en integrant
% -> on applique l'operateur 1 - B^12 a la serie

figure
subplot(2, 1, 1), hold('on'), grid('on')
deaths = deaths(13:end)- deaths(1:end-12)
plot(deaths)
title('12th lag difference death series')
subplot(2, 1, 2), hold('on'), grid('on')
autocorr(deaths)

% le resultat est satisfaisant, on va pouvoir fitter la serie ainsi obtenue
% en utilisant un modele stationaire, typiquement un arma



%%

% on convertit en serie financiere
dates = [today:today+length(lh)-1]'
lhts = fints(dates, lh)
dates = [today:today+length(deaths)-1]'
deathsts = fints(dates, deaths)



figure
a = deathsts - lagts(deathsts, 12)
plot(a(12:end))

% 
% figure
% plot(diff(diff(deathsts)))
% 
% 
% figure
% subplot(3,1,1)
% plot(deathsts)
% title('Original series')
% 
% subplot(3,1,2)
% deathsts = diff(deathsts)
% plot(deathsts)
% title('diff series')
% 
% subplot(3,1,3)
% deathts = lagts(deathsts, 12)
% plot(deathsts)
% title('12-lagged series')